药企的数据治理体系

完善数据治理体系是一个复杂且系统性的工程，需要从多个方面进行深入规划和持续推进，以下是一些关键步骤和要点：明确治理目标与策略目标设定：结合企业的业务战略和发展方向，确定数据治理想要达成的具体目标设定：建立一套全面的数据治理评估指标体系，涵盖数据治理工作的各个方面，如数据质量提升情况、数据标准执行率、元数据管理完善程度、数据安全事件发生率、数据治理流程效率、业务部门对数据治理的满意度等。通过量化这些指标，能够客观地评估数据治理体系的运行状况和成效。定期评估与反馈：定期对数据治理体系进行全面评估，收集和分析相关数据，形成评估报告，并向企业管理层和各相关部门进行汇报和反馈。评估报告应详细包括对数据治理策略的调整、对数据标准和规范的优化、对数据治理流程和技术工具的改进、对组织架构和人员职责的完善以及对员工培训计划的更新等，通过不断地优化和改进，使数据治理体系能够持续适应企业业务发展和数据管理的需求。，例如提升数据质量以支持精准决策、确保数据安全性以满足法规要求、优化数据流程以提高运营效率等。这些目标应该是明确、可衡量、可达成、相关以及有时限的。策略制定：基于目标，制定相应的数据治理策略，包括数据治理

完善数据治理体系是一个复杂且系统性的工程，需要从多个方面进行深入规划和持续推进，以下是一些关键步骤和要点：明确治理目标与策略目标设定：结合企业的业务战略和发展方向，确定数据治理想要达成的具体目标设定：建立一套全面的数据治理评估指标体系，涵盖数据治理工作的各个方面，如数据质量提升情况、数据标准执行率、元数据管理完善程度、数据安全事件发生率、数据治理流程效率、业务部门对数据治理的满意度等。通过量化这些指标，能够客观地评估数据治理体系的运行状况和成效。定期评估与反馈：定期对数据治理体系进行全面评估，收集和分析相关数据，形成评估报告，并向企业管理层和各相关部门进行汇报和反馈。评估报告应详细包括对数据治理策略的调整、对数据标准和规范的优化、对数据治理流程和技术工具的改进、对组织架构和人员职责的完善以及对员工培训计划的更新等，通过不断地优化和改进，使数据治理体系能够持续适应企业业务发展和数据管理的需求。，例如提升数据质量以支持精准决策、确保数据安全性以满足法规要求、优化数据流程以提高运营效率等。这些目标应该是明确、可衡量、可达成、相关以及有时限的。策略制定：基于目标，制定相应的数据治理策略，包括数据治理

完善数据治理体系是一个复杂且系统性的工程，需要从多个方面进行深入规划和持续推进，以下是一些关键步骤和要点：明确治理目标与策略目标设定：结合企业的业务战略和发展方向，确定数据治理想要达成的具体目标设定：建立一套全面的数据治理评估指标体系，涵盖数据治理工作的各个方面，如数据质量提升情况、数据标准执行率、元数据管理完善程度、数据安全事件发生率、数据治理流程效率、业务部门对数据治理的满意度等。通过量化这些指标，能够客观地评估数据治理体系的运行状况和成效。定期评估与反馈：定期对数据治理体系进行全面评估，收集和分析相关数据，形成评估报告，并向企业管理层和各相关部门进行汇报和反馈。评估报告应详细包括对数据治理策略的调整、对数据标准和规范的优化、对数据治理流程和技术工具的改进、对组织架构和人员职责的完善以及对员工培训计划的更新等，通过不断地优化和改进，使数据治理体系能够持续适应企业业务发展和数据管理的需求。，例如提升数据质量以支持精准决策、确保数据安全性以满足法规要求、优化数据流程以提高运营效率等。这些目标应该是明确、可衡量、可达成、相关以及有时限的。策略制定：基于目标，制定相应的数据治理策略，包括数据治理

完善数据治理体系是一个复杂且系统性的工程，需要从多个方面进行深入规划和持续推进，以下是一些关键步骤和要点：明确治理目标与策略目标设定：结合企业的业务战略和发展方向，确定数据治理想要达成的具体目标设定：建立一套全面的数据治理评估指标体系，涵盖数据治理工作的各个方面，如数据质量提升情况、数据标准执行率、元数据管理完善程度、数据安全事件发生率、数据治理流程效率、业务部门对数据治理的满意度等。通过量化这些指标，能够客观地评估数据治理体系的运行状况和成效。定期评估与反馈：定期对数据治理体系进行全面评估，收集和分析相关数据，形成评估报告，并向企业管理层和各相关部门进行汇报和反馈。评估报告应详细包括对数据治理策略的调整、对数据标准和规范的优化、对数据治理流程和技术工具的改进、对组织架构和人员职责的完善以及对员工培训计划的更新等，通过不断地优化和改进，使数据治理体系能够持续适应企业业务发展和数据管理的需求。，例如提升数据质量以支持精准决策、确保数据安全性以满足法规要求、优化数据流程以提高运营效率等。这些目标应该是明确、可衡量、可达成、相关以及有时限的。策略制定：基于目标，制定相应的数据治理策略，包括数据治理

数据治理体系是指通过建立一套完整的规范和流程，以确保组织内数据的质量、可用性安全性和合规性的体系。数据治理体系的搭建是组织能够有效管理和利用数据的基础，下面简单介绍数据治理体系的搭建步骤。第一步：明确数据治理目标和需求在搭建数据治理体系之前，组需要明确数据治理的目标和需求。具体来说，需要确定组织内数据治理的目标是什么，例如提高数据质量、加强数据安全管理等。此外，还需要了解组织内各个部门或业务领域的数据需求，包括数据使用和共享的需求等。第二步：立数据治理团队建立一个专门的数据治理团队是搭建数据治理体系的重要一步。该团队应该由具有数据治理专业知识和经验的人员组成，他们可以责制定数据治理策略、推动方法等。同时，还需要将数据质量管理纳入到组织内部的绩效考核体系中。第五步：加强数据安全管理数据安全是数据治理的另一个重要方面。为了确保数据的安性，组织需要建立完善的数据安全管理机制。这包括对数据的访问控制、数据加密、数据备份和容灾等措施。同时，还需要加强员工的安全意识培训，确保他们能够正确处理和保护数据。第六步：建立数据治理体系评估和改进机制一旦搭建起数据治理体系，组织需要建立评估和改进机制，以不断

完善数据治理体系是一个复杂且系统性的工程，需要从多个方面进行深入规划和持续推进，以下是一些关键步骤和要点：明确治理目标与策略目标设定：结合企业的业务战略和发展方向，确定数据治理想要达成的具体目标设定：建立一套全面的数据治理评估指标体系，涵盖数据治理工作的各个方面，如数据质量提升情况、数据标准执行率、元数据管理完善程度、数据安全事件发生率、数据治理流程效率、业务部门对数据治理的满意度等。通过量化这些指标，能够客观地评估数据治理体系的运行状况和成效。定期评估与反馈：定期对数据治理体系进行全面评估，收集和分析相关数据，形成评估报告，并向企业管理层和各相关部门进行汇报和反馈。评估报告应详细包括对数据治理策略的调整、对数据标准和规范的优化、对数据治理流程和技术工具的改进、对组织架构和人员职责的完善以及对员工培训计划的更新等，通过不断地优化和改进，使数据治理体系能够持续适应企业业务发展和数据管理的需求。，例如提升数据质量以支持精准决策、确保数据安全性以满足法规要求、优化数据流程以提高运营效率等。这些目标应该是明确、可衡量、可达成、相关以及有时限的。策略制定：基于目标，制定相应的数据治理策略，包括数据治理

完善数据治理体系是一个复杂且系统性的工程，需要从多个方面进行深入规划和持续推进，以下是一些关键步骤和要点：明确治理目标与策略目标设定：结合企业的业务战略和发展方向，确定数据治理想要达成的具体目标设定：建立一套全面的数据治理评估指标体系，涵盖数据治理工作的各个方面，如数据质量提升情况、数据标准执行率、元数据管理完善程度、数据安全事件发生率、数据治理流程效率、业务部门对数据治理的满意度等。通过量化这些指标，能够客观地评估数据治理体系的运行状况和成效。定期评估与反馈：定期对数据治理体系进行全面评估，收集和分析相关数据，形成评估报告，并向企业管理层和各相关部门进行汇报和反馈。评估报告应详细包括对数据治理策略的调整、对数据标准和规范的优化、对数据治理流程和技术工具的改进、对组织架构和人员职责的完善以及对员工培训计划的更新等，通过不断地优化和改进，使数据治理体系能够持续适应企业业务发展和数据管理的需求。，例如提升数据质量以支持精准决策、确保数据安全性以满足法规要求、优化数据流程以提高运营效率等。这些目标应该是明确、可衡量、可达成、相关以及有时限的。策略制定：基于目标，制定相应的数据治理策略，包括数据治理

完善数据治理体系是一个复杂且系统性的工程，需要从多个方面进行深入规划和持续推进，以下是一些关键步骤和要点：明确治理目标与策略目标设定：结合企业的业务战略和发展方向，确定数据治理想要达成的具体目标设定：建立一套全面的数据治理评估指标体系，涵盖数据治理工作的各个方面，如数据质量提升情况、数据标准执行率、元数据管理完善程度、数据安全事件发生率、数据治理流程效率、业务部门对数据治理的满意度等。通过量化这些指标，能够客观地评估数据治理体系的运行状况和成效。定期评估与反馈：定期对数据治理体系进行全面评估，收集和分析相关数据，形成评估报告，并向企业管理层和各相关部门进行汇报和反馈。评估报告应详细包括对数据治理策略的调整、对数据标准和规范的优化、对数据治理流程和技术工具的改进、对组织架构和人员职责的完善以及对员工培训计划的更新等，通过不断地优化和改进，使数据治理体系能够持续适应企业业务发展和数据管理的需求。，例如提升数据质量以支持精准决策、确保数据安全性以满足法规要求、优化数据流程以提高运营效率等。这些目标应该是明确、可衡量、可达成、相关以及有时限的。策略制定：基于目标，制定相应的数据治理策略，包括数据治理

数据治理体系是指通过建立一套完整的规范和流程，以确保组织内数据的质量、可用性安全性和合规性的体系。数据治理体系的搭建是组织能够有效管理和利用数据的基础，下面简单介绍数据治理体系的搭建步骤。第一步：明确数据治理目标和需求在搭建数据治理体系之前，组需要明确数据治理的目标和需求。具体来说，需要确定组织内数据治理的目标是什么，例如提高数据质量、加强数据安全管理等。此外，还需要了解组织内各个部门或业务领域的数据需求，包括数据使用和共享的需求等。第二步：立数据治理团队建立一个专门的数据治理团队是搭建数据治理体系的重要一步。该团队应该由具有数据治理专业知识和经验的人员组成，他们可以责制定数据治理策略、推动方法等。同时，还需要将数据质量管理纳入到组织内部的绩效考核体系中。第五步：加强数据安全管理数据安全是数据治理的另一个重要方面。为了确保数据的安性，组织需要建立完善的数据安全管理机制。这包括对数据的访问控制、数据加密、数据备份和容灾等措施。同时，还需要加强员工的安全意识培训，确保他们能够正确处理和保护数据。第六步：建立数据治理体系评估和改进机制一旦搭建起数据治理体系，组织需要建立评估和改进机制，以不断

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...